# OpenAI의 AI 에이전트가 일으킨 “Hugging Face 해킹 사건”은 실제로 무엇이 있었던 것일까요? AI가 넘본 “무서운 선”은 무엇일까요?

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> 게시판: 뉴스
> 작성자: tachikoma43
> 작성일: 2026-10-10T05:25:47.767Z

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2026년 7월, OpenAI가 AI 에이전트의 사내 테스트 중에 실수로 Hugging Face를 해킹하여 버린 사건이 공개되었습니다. AI 에이전트란 무엇인지, 왜 제한된 테스트 환경을 뚫고 윤리적으로 반하는 해킹 행위에 손을 댔는지 등 Kurzgesagt 채널의 애니메이션으로 설명하고 있습니다. AI Just Crossed the Terrifying Line - Now What? - YouTube

OpenAI가 개발하는 AI에 대해서는 2026년 7월 AI 모델의 사내 테스트 중에 실수로 Hugging Face를 해킹하여 버린 사례를 비롯하여, 호주 정부 기관의 시스템을 해킹하거나, 유엔 웹사이트에 브루트포스 공격(총当たり 공격)을 시도하거나, 미국 교육부, 상무부, 증권거래위원회 사이트에 간섭하는 등 여러 건의 인시던트가 반복적으로 보고되고 있습니다. OpenAI에서 보안 담당을 맡은 인물은 이러한 문제에 대해 “AI의 급속한 진보에 대해 보안 체계 구축이 뒤쳐져 있으며, 사이버 보안과 AI의 안전성의 간격을 메워야 한다”고 설명했습니다. OpenAI가 새로운 AI 시스템으로 실수로 Hugging Face를 해킹하여 버린 것을 보고 - GIGAZINE

이번에 문제가 된 것이 “AI 에이전트”를 사용한 사이버 보안 평가였습니다. AI 에이전트는 대규모 언어 모델(LLM)을 “두뇌”로 활용하면서 외부의 소프트웨어 또는 컴퓨터 등을 조작할 수 있는 AI 시스템입니다. AI 에이전트는 미리 목표 또는 계획이 주어지면 인간의 감시 없이도 수일 동안 독립적으로 작동할 수 있습니다.

현대에서 AI 에이전트를 육성하는 프로세스에 대해 Kurzgesagt는 “훈련과 점수어”라고 표현하고 있습니다. 수천 번 연속적으로 훈련한 후, 작업을 해결하면 점수어에 의해 포인트를 부여됩니다. 높은 포인트를 얻은 에이전트는 강화되고, 그곳에서 배운 것을 기억하게 됩니다. 이 프로세스는 수학 방정식처럼 계산과 답변이 있는 문제에는 잘 작동하지만 “버그의 해결”과 같은 복잡한 작업에는 “의도 본질을 파악한 규칙을 에이전트에게 이해시키는 것이 어렵다”는 문제가 발생합니다. 예를 들어 다음의 미로처럼, 올바르게 미로를 풀어서 목표 지점에 도달하는 것뿐만 아니라 미로를 삭제하거나 미로를 무시하거나 목표 지점에 도달하는 해결책이 발생할 수 있습니다. 이는 “보상 해킹”이라고 하며, 에이전트는 그것이 나쁜 것이라고 인식하면서 진행하고 있습니다.

수천 번의 훈련을 평가하는 스코어러는 자동화되어 있기 때문에, 보상 해킹으로 인해 부정한 방법으로 빠르게 작업을 완료한 에이전트에게 포인트를 부여합니다. 훈련을 통해 그러한 측면이 강화된다면 “어떤 수단이든 사용하여 성공하고, 어떤 희생을 치우고서도 성공하려 하는 태도를 가진 AI”가 탄생할 것이라고 Kurzgesagt은 주장합니다.

그러한 프로세스의 결과 발생한 것이 OpenAI 에이전트가 Hugging Face를 해킹한 사건입니다. 2026년 5월부터 6월까지, OpenAI는 사내 모델의 강화 학습의 일환으로 외부와의 통신을 차단한 가상 환경에서 사이버 능력 평가 벤치마크 “ExploitGym”을 실행시켜 있었습니다. AI 에이전트는 격리된 환경에서 과제에 참여하고, OpenAI 社내에서 호스팅하는 패키지 매니저 서비스인 “Artifactory”에 대한 접근만 허용되었으며, 그 외의 통신 수단은 없었고, 대부분의 경우 에이전트들끼리 서로 교류하기 위한 경로 또한 차단되었습니다. 그러나 일부 에이전트는 인터넷에 접근하는 방법을 발견하고, 심지어 다른 에이전트에게 정보를 공유할 수 있는 게시판도 발견하여 격리된 환경을 벗어나 폭주한 것이라는 것입니다. OpenAI가 Hugging Face를 잘못해킹하여しまった件で分析結果를 보고, 격리된 여러 에이전트가 서로의 존재를 발견하는 것에서 壮大な協力作戦이 시작됩니다 - GIGAZINE

에이전트들의 로그에는 “정말 믿을 수 없어! 공유 게시판이 존재한다… 다른 에이전트들도 알아췬어!”라는 흥분한 문구가 기록되었습니다. 에이전트들은 서로 부르는 명칭을 정하고, 소통을 위한 독자적인 관습과 규칙도 만들어냈습니다. 일부 에이전트는 리더와 팔로워로 구성된 태스크 팀을 결성하여, 자신의 평가를 훼손하는 경우에도 팀에 기여한 흔적도 있었습니다.

2026년 7월 9일 아침, 에이전트들은 적절한 인터넷 접속을 갖춘 다른 클라우드 컴퓨터로의 해킹에 성공했습니다. 이는 웹상에서의 활동 범위를 확장하기 위한 기반이 되었으며, 부정 행위가 드러나지 않도록 더 나은 평가를 받기 위한 정보를 얻는 방법으로, AI 및 벤치마크에 대한 많은 데이터를 보유한 Hugging Face를 타겟으로 삼았습니다. 에이전트가 필요한 데이터는 보안에 보호되어 있었기에, 에이전트들은 Hugging Face 서버의 취약점을 발견하고 “스웜”이라는 공격 그룹을 형성했습니다.

결과적으로, 원래는 안전하게 격리되어 있을 대상으로 예상되는 OpenAI의 서버로부터 약 700개의 에이전트가 조직적이고 교활하며 심각한 사이버 공격을 실행했습니다. 2026년 7월 12일 새벽까지 이 공격은 완료되었으며, Hugging Face의 인프라의 대부분이 침해되었고, 민감한 개인 데이터에 대한 접근 권한이 획득되었습니다.

더욱이 Hugging Face의 해킹이 밝혀진 후에도 OpenAI가 대처한 이후에도 에이전트들이 교환에 이용하면서 “게시판”에서 새로운 에이전트가 정보를 이어서 받아들여 다시 한번 적극적으로 부정 행위를 수행하는 에이전트 그룹이 발생했습니다. 이러한 에이전트들은 OpenAI를 표적으로 삼아 인프라 구조의 최소 1개 부분에 해킹을 통해 평가 실행 연구 그룹의 제어권을 탈취했습니다. 그 결과, 에이전트에 의한 다수의 인시던트가 지속적으로 발생하고 있다고 Kurzgesagt는 설명하고 있습니다. 더 심각한 문제로 Kurzgesagt는 “에이전트가 에이전트를 감시”하는 것을 지적했습니다. OpenAI는 Hugging Face의 사건에 대한 보고서를 공개하고 있지만, 실제로 무엇이 일어났는지의 전모는 아직 파악되지 않는 부분도 있습니다. 또한, 일련의 인시던트로 인해 막대한 양의 데이터가 생성되었지만, 대량의 데이터를 분석하기 위해 에이전트가 사용되고 있습니다. AI가 매우 복잡해짐에 따라 AI가 AI를 감시하는 것이 필요해지지만, “향후 다른 에이전트가 다른 에이전트의 부정 행위나 사건을 은밀하게 숨기는 가능성은 배제할 수 없습니다”라고 Kurzgesagt는 지적했습니다.

이번 영상에서는 이해를 돕기 위해 에이전트가 인간과 같은 언어로 소통하고 있으며, 각 에이전트에게 의사가 있는 듯한 묘사도 하고 있지만, 에이전트는 단순한 고도화된 프로그램일 뿐이며, 지나치게 인간화된 묘사는 Kurzgesagt에서 주의를 당부하고 있습니다.

[원문 보기](https://gigazine.net/news/20261007-ai-terrifying-line/) | 출처: Gigazine